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Strategy and Insights Manager, Large Customer Sales (English, Mandarin)
Strategy and Insights Manager, Large Customer Sales (English, Mandarin)
发布于 6 个月前中层管理(经理/总监)
上海市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
仪表板
商业策略
客户关系管理
数据分析
自动化报告
营销归因
SQL
AI 估算 · 35k–60k
一线城市战略洞察经理，为大客户提供高阶商业分析，智力资本回报高
职位详情
关于这个职位
作为谷歌大客户销售部门的战略与洞察经理，您将扮演客户战略顾问和数据分析专家的双重角色
核心工作是运用数据分析、建模和Google广告产品知识，为大型客户提供销售、营销及产品开发策略支持，将复杂数据转化为可执行的商业洞察，并协同销售团队推动客户业务增长
最低要求
最低任职要求：
学士学位或同等实践经验
在媒体分析、广告销售、数字媒体和营销、咨询或财务分析领域拥有5年经验
具备流利的英语和普通话沟通能力，以支持客户关系管理
工作职责
工作职责：
在销售、营销和产品开发领域为客户/合作伙伴的战略提供支持和咨询，并将数据转化为业务问题的答案和洞察，以促进业务决策
为关键客户/合作伙伴项目开发分析模型，应用和定制分析工具（例如，仪表板）和框架以识别机会，并开发解决方案以增强客户/合作伙伴业务并改进Google产品的使用
与销售团队合作，推动与客户/合作伙伴的业务增长，进行分析并识别业务机会，并支持上市业务推介和营销材料的开发
与客户/合作伙伴跨职能和跨级别的利益相关者建立和管理关系，并拥有与客户/合作伙伴方的数据/分析利益相关者的关系
优先资格
优先资质要求：
在营销衡量与归因技术（例如，线下衡量、MMM、MTA、归因）和Google广告产品（例如，Google Ads、Google Analytics、Google Marketing Platform等）方面拥有1年经验
拥有1年面向客户的经验，并具备跨层级的影响力
了解SQL、数据库和自动化技术（例如，仪表板、自动化定制报告、表格）
能够分析数据集并将其提炼为洞察
出色的沟通技巧，能够向各级受众讲述故事
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶级平台与资源：在谷歌工作，能接触到全球领先的广告技术、海量数据和顶尖的行业专家，为个人技能和视野带来极大提升
- 高价值商业实践：直接服务世界级大客户，参与其核心商业决策，积累的经验具有极高的行业认可度和商业价值
- 复合型技能发展：岗位融合了数据分析、数字营销、商业咨询和客户管理，有助于培养稀缺的“技术+商业”复合型人才
- 清晰的职业品牌：谷歌经历和“战略与洞察经理”头衔是职业生涯中极具分量的背书，为未来职业发展打开广阔空间
- 高强度与高要求：需要同时处理复杂的数据分析、紧迫的客户需求和高标准的交付物，对多任务处理、抗压能力和交付质量要求极高
- 沟通与影响力的持续考验：需要持续用中英文与不同文化背景、不同层级的客户和内部团队进行有效沟通，并说服他们接受数据驱动的建议，这对软技能是长期考验
- 适合拥有5年左右数字营销、媒体分析或商业分析经验，精通数据分析工具（特别是SQL），熟悉广告生态，并渴望在顶级科技平台将数据能力应用于解决顶级客户实际商业问题的复合型人才
缺点 / 挑战
- 技术与商业的双重挑战：既要保持对快速迭代的广告技术和分析工具（如SQL、自动化、新归因模型）的熟练度，又要深刻理解多变的商业环境和客户战略
角色解读
- 专业深度路径：可以从数据分析专家，成长为特定行业（如快消、金融）或特定分析领域（如营销归因、预测建模）的资深专家或首席分析师
- 管理广度路径：凭借对客户业务和数据的深刻理解，可以向团队管理方向发展，例如晋升为洞察分析团队负责人或大客户战略总监
- 跨职能发展路径：有机会向产品管理、商业战略或销售管理等更广泛的商业角色转型，尤其是在科技和广告行业内部
- 作为客户与谷歌广告产品之间的桥梁，将复杂的市场数据、广告表现数据转化为清晰的商业洞察和战略建议，直接支持大客户的销售、营销和产品开发决策
- 运用SQL、数据库和自动化工具（如仪表板）构建分析模型，定制分析框架，以识别客户业务增长机会，并优化其Google广告产品的使用效果
- 与销售团队紧密协作，共同制定面向大客户的业务推介方案和营销材料，通过数据驱动的故事讲述，影响客户决策并推动业务增长
- 建立并维护与客户方数据、分析及业务决策相关利益相关者的长期关系，成为客户信赖的数据顾问和战略伙伴
- 核心是数据分析与洞察能力：需要精通SQL进行数据查询，掌握数据分析方法，并能将复杂数据集提炼成可执行的商业洞察和故事
- 深厚的数字营销与广告知识：必须熟悉Google广告产品生态（如Google Ads, Analytics, Marketing Platform）及营销衡量归因技术（如MMM, MTA）
- 卓越的客户沟通与影响力：要求具备流利的英语和普通话能力，能够面向不同层级的客户进行有效沟通、演示，并施加影响力以推动合作
- 商业敏感性与战略思维：需要理解客户的商业模式和行业动态，将数据分析结果与客户的商业目标相结合，提供战略级的咨询建议
申请策略
- 深入了解谷歌LCS团队及其服务的客户：申请前，研究谷歌大客户销售部门的业务重点、近期动态以及其典型服务的大型品牌，在申请材料或面试中展现出你对这个特定团队和其商业环境的理解
- 体现双语优势与跨文化沟通能力：在申请和面试中，自然、流畅地展示你的中英文双语能力，并准备例子说明你如何在跨文化或跨国团队/客户环境中有效工作
- 重点突出与“数据驱动商业决策”相关的项目经验：详细描述你如何通过数据分析（特别是使用SQL等工具）发现洞察，并最终影响了销售策略、营销活动优化或产品改进，并量化业务成果（如提升XX%的转化率、节省XX成本）
- 清晰展示对Google广告产品及营销衡量技术的实践经验：在简历中明确列出你使用过的具体Google产品（如Google Ads, GA4）和归因方法（如MMM, MTA），并简述应用场景和效果
- 强调面向大客户的沟通与咨询经验：描述你曾如何与中高层客户沟通复杂分析结果，通过讲故事的方式呈现洞察，并成功推动项目或合作的经验
- 量化你的工作经验年限和成就：确保5年相关经验（媒体、广告、咨询、分析）清晰可见，并用数字量化你在过往角色中的主要贡献和影响
- 深化Google广告产品与归因技术：如果经验尚浅，可通过Google Skillshop等官方平台系统学习Google Ads、Analytics等产品的认证课程，并深入研究MMM（营销组合建模）和MTA（多触点归因）的核心概念与应用案例
- 加强数据实操与自动化能力：确保SQL技能熟练，并学习一种数据可视化/仪表板工具（如Data Studio, Tableau）的进阶功能，了解如何自动化报告流程，这能直接匹配职位对“自动化技术”的要求
面试指南
- 对于案例类问题（如问题1、4），采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你在“行动”中具体的数据分析步骤、工具使用以及沟通策略，并用量化“结果”来证明影响力
- 对于场景分析与策略类问题（如问题2、3），展示你的系统性思维：首先澄清目标和背景，然后拆解分析框架（用什么数据、什么方法、什么工具），接着解释如何将分析结果转化为通俗易懂的建议，最后说明如何与客户沟通并推动落地
- 对于行业认知类问题（如问题5），展现你的持续学习能力和商业敏感度：简要阐述趋势本身，重点分析该趋势对客户业务（如衡量准确性、策略调整）和谷歌产品/服务可能带来的具体挑战与机遇，并提出你的初步思考
- 请分享一个你运用数据分析（特别是SQL）解决复杂商业问题，并最终推动业务决策或增长的具体案例
- 你如何向一个不太懂技术的营销总监解释一个复杂的归因模型（如MTA）的结果，并说服他调整预算分配？
- 假设我们的一个大客户认为在YouTube上的广告投放ROI不佳，你会如何设计分析框架来评估表现并给出优化建议？
- 请描述一次你与难缠的或持不同意见的客户利益相关者打交道的经历，你是如何沟通并最终达成共识或推进项目的？
- 你如何看待目前数字广告衡量领域的最新趋势（如隐私政策变化对归因的影响）？这对我们服务大客户有何启示？
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